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说明：  利用小波包分解对一个二维含躁图像进行去噪处理(Using Wavelet Packet Decomposition to Denoise a Two-Dimensional Fidgety Image)

说明：  通过定义全局变量 实现simulink与gui的实时数据互通 用以电网仿真(By defining global variables Real time data communication between Simulink and GUI For power grid simulation)

利用最佳直方图熵法（KSW熵法）及穷举法实现灰度图像阈值分割(The best the histogram entropy method (KSW entropy method) and the brute-force method to achieve gray image threshold segmentation)

关于雷达系统中目标跟踪程序-检测前跟踪(TBD)(About radar target tracking system program- TBD)

用matlab编写的图像恢复程序，实现压缩后图像的恢复()

合成孔径雷达目标的特征提取及其识别技术。国防科大写的！(synthetic aperture radar target feature extraction and recognition technology. Written by which this university!)

pso粒子群优化算法程序 加了实现模糊功能的新算法,(Pso (particle swarm optimization algorithm program added a new algorithm of fuzzy functions,)

*****将picture内的所有文件拷贝到MATLAB7.1软件下的名为word的子文件夹下********** 1.testpipei_1.m文件为基于灰度的模板匹配代码，仅为单独使用，不具有交互性 2.testpipei_2.m文件为基于灰度的快速模板匹配代码，仅为单独使用，不具有交互性 3.three.m为带有界面的演示程序，包含了上述两种算法，在MATLAB7.1中，在命令窗口下输入 edit three （three文件一定要在work文件夹下）回车后就可以进行使用了。 4.testpipei_1.m和testpipei_2.m的函数使用说明详细见各自的文件内 5.testpipei_1.m,testpiei_2.m,getOrder.m,gettezheng.m都为函数文件 three.m和three.fig共同为演示界面文件。 (Using MATLAB to image matching two images)

提出一种基于特征点的运动场景图像拼接算法。基于相似变换消除选取在运动物体上的特征点，并使用RANSAC算法进行外点的剔除。在融合阶段，根据齐次变换矩阵求得对2幅图像的差异图像，并执行区域增长算法。从而分割出运动区域。使用一种分段映射算法生成全景图像。实验证明了算法的有效性。(A feature-based algorithm for image mosaics of 8c宅Iles with moving objects is pI．oposcd．The algorithm eliminates the feature points which arc selected in moving objects using similarity transform，and the outliers are eliminated using RANSAC algorithm．In the image blend phase，a difference of two images is created using homogeneous transformation matrix，and a region growth algorithm is implemented SO as to segment the movmg object region．A piecewise mapping algorithm for generating panoramic images is used．Experimental results show the effectiveness of the algorithm．)

程序先用fspecial函数产生运动模糊图像，再用维纳滤波进行恢复(Procedures first fspecial functions to generate motion-blurred image, and then carry out the restoration of Wiener filtering)